基于权能的负载空间隔离方法及其系统技术方案

公开了一种基于权能的负载空间隔离方法及其系统

【技术实现步骤摘要】
基于权能的负载空间隔离方法及其系统


[0001]本公开涉及负载空间隔离领域，且更为具体地，涉及一种基于权能的负载空间隔离方法及其系统
。

技术介绍

[0002]在传统的操作系统中，资源（如
CPU、
内存
、
磁盘等）通常以进程或线程为单位进行分配和管理
。
然而，在多租户系统中，多个用户或应用程序共享同一台物理机或虚拟机的资源，这就需要确保资源之间的隔离，避免一个用户或应用程序对其他用户或应用程序造成干扰或安全风险
。
然而，在传统的访问控制方法中，例如
ACL
（访问控制列表）方法，对象的访问权限通常是基于主体（用户）的分类进行管理
。
这种粗粒度的分类方法无法提供对数据的细粒度访问控制
。
在实际应用中，不同用户可能需要对同一对象的不同部分或属性具有不同的访问权限，而
ACL
方法无法满足这种需求
。
[0003]因此，期望一种基于权能的负载空间隔离方案
。r/>
技术实现思路
<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于权能的负载空间隔离方法，其特征在于，包括：获取待识别数据；为所述待识别数据创造一个独立的内核对象；对所述待识别数据进行语义分析以得到待识别数据语义理解特征；以及基于所述待识别数据语义理解特征，确定对所述内核对象的访问权限
。2.
根据权利要求1所述的基于权能的负载空间隔离方法，其特征在于，对所述待识别数据进行语义分析以得到待识别数据语义理解特征，包括：对所述待识别数据以句子为单位进行划分以得到待识别句子的序列；对所述待识别句子的序列进行嵌入化转换以得到待识别句子嵌入向量的序列；通过基于深度神经网络模型的语义编码器分别对所述待识别句子嵌入向量的序列中的各个待识别句子嵌入向量进行语义编码以得到待识别句子语义理解特征向量的序列；以及对所述待识别句子语义理解特征向量的序列进行语义关联编码以得到待识别数据语义理解特征向量作为所述待识别数据语义理解特征
。3.
根据权利要求2所述的基于权能的负载空间隔离方法，其特征在于，对所述待识别句子的序列进行嵌入化转换以得到待识别句子嵌入向量的序列，包括：利用
FastText
模型将所述待识别句子的序列转换为所述待识别句子嵌入向量的序列
。4.
根据权利要求3所述的基于权能的负载空间隔离方法，其特征在于，所述深度神经网络模型为
BiLSTM
模型
。5.
根据权利要求4所述的基于权能的负载空间隔离方法，其特征在于，对所述待识别句子语义理解特征向量的序列进行语义关联编码以得到待识别数据语义理解特征向量作为所述待识别数据语义理解特征，包括：将所述待识别句子语义理解特征向量的序列通过基于转换器的句义上下文编码器以得到所述待识别数据语义理解特征向量
。6.
根据权利要求5所述的基于权能的负载空间隔离方法，其特征在于，基于所述待识别数据语义理解特征，确定对所述内核对象的访问权限，包括：对所述待识别数据语义理解特征向量进行特征秩表达的语义信息均一化激活以得到优化待识别数据语义理解特...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹俊文，卢建光，尹鹏，
申请(专利权)人：腾云创威信息科技威海有限公司，
类型：发明
国别省市：